หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลข้อมูล.

ใบความรู้ 4ห น่ ว ย ที่

รายวิชา การหาข้อมูลทางการตลาด
รหัสวิชา 30200-0007

การประมวลผลและการแปรผลข้อมูล

รวบรวมโดย สุนันทา แก้วศรี
ครู วิทยฐานะครูชำนาญการพิเศษ
แผนกวิชาการตลาด วิทยาลัยอาชีวศึกษาปัตตานี

แนวคดิ

ข้อมูลทไ่ี ด้รับมาจากการเกบ็ รวบรวมนั้น ไม่ว่าจะมาจากแหล่งใดกต็ ามก็ไม่สามารถนำมาใช้ประโยชน์
ได้ทันที หากยังไม่ได้ผ่านกระบวนการในการประมวลผลมาก่อน การประมวลผลและการแปรผลข้อมูล
สามารถทำได้หลายวิธี ไม่ว่าจะเป็นการประมวลด้วยมือ การประมวลด้วยเครื่องจักรหรือใช้เคร่ือง
คอมพิวเตอร์ในการประมวลผล ข้อมูลที่ผ่านการประมวลผลจะสามารถนำมาใช้ประโยชน์ได้อย่างแท้จริงตาม
ความตอ้ งการของผ้วู ิจัยหรอื นกั การตลาดทีต่ อ้ งการใช้ข้อมลู นน้ั ๆ

สาระการเรยี นรู้

1. ความหมายของการประมวลผล
2. วธิ กี ารประมวลผลขอ้ มูล
3. การเปรยี บเทียบวธิ ีการประมวลผล
4. การวิเคราะห์ข้อมลู ทางสถิติ
5. การแปลความหมายของข้อมูล

สาระการเรียนรู้ทีค่ าดหวัง

1. อธิบายประเภทของข้อมลู ทางการตลาดได้
2. อธิบายลักษณะและขอบเขตของข้อมูลทางการตลาดได้
3. อธิบายและวเิ คราะห์แหล่งข้อมูลทางการตลาดได้
4. อธบิ ายและค้นหาข้อมูลข่าวสารทางการตลาดได้
5. บอกประโยชนข์ องการสบื หาข้อมลู ขา่ วสารทางการตลาดได้

2 30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด

1. ความหมายการประมวลผลขอ้ มลู

การประมวลผลข้อมูล หมายถึง การนำเอาข้อมูลท่ีเก็บรวบรวมมาจากแหล่งต่าง ๆ มาจัดประเภท
หมวดหมู่และคำนวณ เพอ่ื ใหไ้ ดผ้ ลลพั ธท์ ีเ่ หมาะสมและมรี ปู แบบตรงตามความต้องการของผูใ้ ช้งาน โดยอาจอยู่
ในรูปของผลสรุปท่ีเป็นผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผล ซ่ึงเป็นประโยชน์ในการนำไปใช้ง านอย่างมี
ประสิทธภิ าพ และนำไปใช้ตดั ใจดำเนนิ งานธุรกิจ

ข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาได้จากแบบสอบถามเรียกว่า ข้อมูลดิบ (Raw Data) จะยังไม่สามารถนำไปใช้
ประโยชน์ได้ทันที และยังไม่สามารถนำไปใช้เป็นข้อมูลพ้ืนฐานในการตัดสินใจในเรื่องต่าง ๆ ท่ีสนใจจะศึกษา
จะต้องนำข้อมูลดบิ เหล่านั้นไปผา่ นกระบวนการตามขั้นตอน (Process) เพื่อจัดทำข้อมูลให้เปน็ หมวดหมู่ ให้อยู่
ในรูปแบบที่เหมาะสมกับความต้องการของผู้ใช้งาน โดยนำข้อมูลท่ีให้มาผ่านการประมวลผลเพ่ือให้ได้
สารสนเทศ (Information)

ขอ้ มูล การประมวลผล สารสนเทศ

ภาพท่ี 4.1 แสดงความสัมพนั ธข์ องข้อมูลสารสนเทศ

ขนั้ ตอนการประมวลผลข้อมูล
การประมวลผลข้อมลู มขี ้ันตอนการดำเนนิ งาน 3 ขั้นตอน คือ

Input Data Process Output Data

ภาพท่ี 4.2 แสดงขัน้ ตอนการประมวลผลข้อมูล

หน่วยท่ี 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มลู

30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด 3

ข้ันตอนท่ี 1 การนำขอ้ มลู เข้า (Input Data)
เป็นข้ันตอนแรกของการประมวลข้อมูล ซึ่งอาจเก็บรวบรวมมาจากหลายแหล่ง ซึ่งเป็นการเตรียม
ขอ้ มลู เพือ่ การประมวลผล ประกอบด้วย
1. การเก็บรวบรวมข้อมูล การเก็บรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น แบบสอบถามการสัมภาษณ์
งานทะเบียน รายงานยอดขายของบริษทั ใบส่งั ซอ้ื เปน็ ต้น
การรวมข้อมูล (Merging) หมายถึง การนำข้อมูลตั้งแต่สองชุดข้ึนไปมารวมกันให้เป็นชุดเดียว เช่น
การนำประวัติส่วนตัวของพนักงานขาย และประวัติการศึกษามารวมเป็นชุดเดียวกันเป็นประวัติพนักงานขาย
เปน็ ต้น การรวมข้อมลู จัดได้วา่ เปน็ วิธีการทน่ี ิยมใช้กนั มากในระบบการจัดการฐานข้อมลู ในปัจจุบนั
ข้อมูลทีไ่ ด้รบั มาควรมีการตรวจสอบก่อนว่าเป็นขอ้ มลู ท่ีนำมาใช้ประโยชน์ได้จรงิ หรือไม่ โดยข้อมูลนั้น
ควรมคี ณุ สมบตั ิ ดงั นี้

1.1 ความถูกต้องแม่ยำ (Accuracy) ข้อมูลท่ีดีจะต้องมีความถูกต้องแม่นยำหรือถ้ามีความ
คลาดเคลอ่ื น (Errors) กส็ ามารถควบคุมขนาดของความคลาดเคล่ือนใหน้ ้อยท่สี ุด

1.2 ความทันเวลา (Timeliness) เป็นข้อมูลท่ีทันสมัย (Up to Date) และทันต่อความ
ตอ้ งการผใู้ ช้ ถา้ ผลติ ข้อมูลออกมาชา้ กไ็ ม่มีประโยชน์ตอ่ การนำมาใช้

1.3 ความสมบูรณ์ครบถ้วน (Completeness) ข้อมูลท่ีเก็บรวบรวมมาต้องเป็นข้อมูลท่ีให้
ข้อเท็จจริง (Facts) หรือข่าวสารท่ีครบถ้วนสมบูรณ์ ถ้าหากขาดส่วนหน่ึง ส่วนใดไปก็ไม่สามารถนำมาใช้
ประโยชนไ์ ด้

1.4 ความกะทัดรัด (Conciseness) ควรจัดข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่กะทัดรัดสะดวกต่อการ
นำไปใช้และค้นหา และผใู้ ช้มีความเข้าใจได้ทนั ที

1.5 ความตรงกับความต้องการของผู้ใช้ (Relevance) ข้อมูลที่จัดทำข้ึนควรเป็นข้อมูลท่ีผู้ใช้
ข้อมูลต้องการใช้ และจำเป็นต้องรู้/ทราบ หรือเป็นประโยชน์ต่อการจัดทำแผน กำหนดนโยบายหรือตัดสิน
ปัญหาในเรือ่ งนนั้ ๆ ไปใช้เปน็ ข้อมูลทจ่ี ัดทำข้นึ มาจำนวนมาก แต่ไม่ตรงกับความต้องการของผใู้ ช้ข้อมูล

1.6 ความต่อเน่ือง (Continuity) การเก็บรวบรวมข้อมูลควรจะต้องดำเนินการอย่าง
สม่ำเสมอและต่อเน่ืองในลักษณะของอนุกรมเวลา (Time-series) เพื่อจะได้นำไปใช้ประโยชน์ในด้านการ
วเิ คราะหว์ จิ ัยหรือหาแนวโนม้ ในอนาคต

2. การเปลยี่ นสภาพข้อมูล (Data Conversion) เปน็ การเปลีย่ นสภาพข้อมูลท่ีเก็บรวบรวมมาได้ให้อยู่
ในสภาพพรอ้ มใชง้ าน สะดวกในการนำไปประมวลผล ประกอบด้วย

2.1 การบรรณาธิการ (Editing) คือ การตรวจความสมบูรณ์ถูกต้องของแบบสอบถามแต่ละ
ชุด ตั้งแต่การตรวจนับจำนวนแบบสอบถาม จัดเรียงเลขหมายแบบสอบถามแต่ละชุดหลังจากน้ันจึงเริ่ม
ตรวจสอบความสมบูรณ์ คือ ตอบครบและตามเงื่อนไขท่ีต้องการ เช่น ให้เลือกเพียง 1 คำตอบ แต่ผู้ตอบ
แบบสอบถามตอบมาหลายคำตอบ กถ็ ือเป็นแบบสอบถามที่ไม่สมบูรณ์การตรวจสอบความบกพร่องกรณีอน่ื ๆ
เช่น คำตอบขัดแย้งกันเองระหว่างคำถามหลายข้อ หรือเป็นคำตอบท่ีไม่น่าจะเป็นจริงได้หรือไม่เหมาะสม เช่น

หน่วยท่ี 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล

4 30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด

ตำแหน่งงานเป็นผู้บรหิ ารระดบั สูง แต่ตอบคำถามข้อรายได้ว่าไม่เกิน 10,000 บาทต่อเดอื น เป็นต้น โดยทวั่ ไป
แบบสอบถามท่ีไม่สมบูรณ์จะถูกคัดแยกออกไปเพื่อกลับไปสอบถามซ่อมถ้าทำได้ หรืออาจปรบั แก้ให้เหมาะสม
กไ็ ด้

2.2 การลงรหัส (Coding) การลงรหัสสามารถทำได้ทั้งในขั้นท่ีตรวจสอบข้อมูลเสร็จ
เรียบร้อยแล้ว หรือจะทำไปพร้อมกับการตรวจสอบข้อมูลก็ได้ รหัสที่ใช้อาจอยู่ในรูปของตัวเลขหรืออักษรก็ได้
การลงรหัสเปน็ การเปล่ียนคำตอบท่เี ปน็ คำพูดหรอื ตวั อักษรให้อยู่ในรปู ของรหัส ซง่ึ จะใช้รหัสบันทกึ ขอ้ มูลไดน้ ั้น
จะต้องมีการกำหนดไว้ล่วงหน้าว่าจะใช้กลุ่มตัวเลขหรือตัวอักษรเป็นรหัส โดยทั่วไปมักนิยมใช้ตัวเลขเป็นรหัส
เพราะสะดวกในการบันทึก

ภาพที่ 4.3 แสดงข้อมูลการนำเทคโนโลยมี าใชใ้ นการบนั ทึกข้อมูล

3. บนั ทึกข้อมูล (Tabulation) เป็นการนำข้อมูลไปคำนวณวิเคราะหท์ างสถิติ เพ่ือแบ่งข้อมลู ไปใช้
4. ประโยชน์ต่อไป ผู้ทำการบันทึกควรมีความชำนาญและรอบคอบ เพ่ือนำไปสู่ข้ันตอนของการ
วิเคราะหแ์ ละตีความหมายตอ่ ไป
5. การแปรสภาพขอ้ มูล (Transforming) เปน็ การเปล่ียนรูปแบบของข้อมูลเพื่อทำให้สะดวกในการ
วเิ คราะห์ ประมวลผล หรือเป็นการนำข้อมูลท่ีอยู่ในรูปแบบรหัสจากแต่ละคำถามในแบบสอบถามหรือข้อมูล
ที่เกบ็ รวบรวมมาบันทกึ ลงในแบบฟอร์มการลงรหัสหรอื สือ่ บนั ทึกข้อมลู ต่าง ๆ เพอ่ื สะดวกในการเกบ็ รักษา
ข้ันตอนที่ 2 การประมวลผลข้อมูล (Process)
เปน็ การนำข้อมูลที่ได้มาเปลยี่ นสภาพแล้วมาวเิ คราะห์ โดยนิยมใช้โปรแกรมสำเร็จรปู ทางสถติ ิมาชว่ ย
ในการประมวลผล โดยการประมวลผลขอ้ มลู จะประกอบด้วยกิจกรรมดังต่อไปนี้
1. การแบ่งกลุ่มข้อมูล
2. การจัดเรียงข้อมลู
3. การสรุปข้อมูล
4. การคำนวณ
5. การวิเคราะห์ข้อมลู ทางสถิติ

หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มลู

30200-0007 การหาขอ้ มูลทางการตลาด 5

ภาพท่ี 4.4 แสดงการประมวลผลข้อมูล

ขั้นตอนที่ 3 ผลลัพธ์ของข้อมูล (Output Data)
ผลลัพธ์ของข้อมูลน้ีเรียกว่า “สารสนเทศ” (Information) เม่ือข้อมูลที่เก็บรวบรวมมาผ่าน
กระบวนการประมวลผลแล้ว ควรจัดทำหรือหาผลลัพธ์ที่เป็นรูปแบบท่ีเข้าใจง่าย สะดวกต่อการนำไปใช้งาน
เชน่ ในรูปแบบของรายงาน ประกอบไปดว้ ยตาราง กราฟต่าง ๆ เป็นตน้
1. การดงึ ข้อมลู
2. การทำรายงาน
3. การบันทึก
4. การปรบั ปรงุ รกั ษาข้อมลู

หน่วยท่ี 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล

6 30200-0007 การหาขอ้ มูลทางการตลาด

2. วิธกี ารประมวลผลขอ้ มูล

เมือ่ ผ่านการรวบรวมและเตรยี มข้อมูลแล้วเราสามารถใช้วธิ ีการประมวลผลวธิ ีใดหนึ่งหรือหลายวธิ ีดังท่ี
ได้กล่าวมาแล้ว เช่น การคำนวณ การเรียงลำดับ เป็นต้น เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เป็นข้อสนเทศ ซึ่งอาจจะอยู่ในรูป
รายงาน ตาราง หรือกราฟ เราแบ่งประเภทของการประมวลผลข้อมูลโดยพิจารณาจากอุปกรณ์ท่ีใช้เป็น 3
ประเภท คอื

1. การประมวลผลข้อมูลด้วยมือ (Manual Data Processing) เป็นการประมวลผลที่ใช้แรงงาน
มนุษย์เป็นหลัก โดยมีอุปกรณ์ช่วย คือ กระดาษ ดินสอ เคร่ืองคิดเลข ใช้ได้ดีกับการประมวลผลที่มีข้อมูลน้อย
และหน่วยงานขนาดเล็ก การประมวลผลข้อมูลด้วยมือเป็นวิธีการที่ใช้มาต้ังแต่อดีตจนถึงปัจจุบัน เป็นการใช้
แรงคนเป็นส่วนใหญ่ในการประมวลผล เคร่ืองมือท่ีใช้ประกอบด้วยเอกสารหรืออาจจะใช้เครื่องคำนวณ งาน
ธุรกิจขนาดเล็กจะใช้วิธีการประมวลผลด้วยมือเหมาะกับงานท่ีมีปริมาณไม่มากนัก และในสภาพท่ีเป็นแรงงาน
ยงั มรี าคาถกู อาจจำแนกอุปกรณ์ที่ใชใ้ นการประมวลดว้ ยมือได้ 4 ประเภท ดังนี้

(1) อุปกรณ์ท่ีอำนวยความสะดวกในการเก็บรักษาและค้นหาข้อมูล ได้แก่ บัตรแข็ง แฟ้ม ตู้เก็บ
เอกสาร

(2) อปุ กรณ์ที่ช่วยในการนับและคิดคำนวณ เปน็ อปุ กรณท์ ี่มรี าคาไม่แพง และง่ายต่อการใช้ ได้แก่
ลูกคิด ตารางท่ีใช้ในการคำนวณประเภทต่าง ๆ เช่น ตารางคิดดอกเบี้ย ตารางคิดภาษี
นอกจากน้มี ีเครื่องคดิ เลข เครอ่ื งคำนวณเงนิ สด

(3) อุปกรณ์ท่ีใชใ้ นการคดั ลอกข้อมูล ไดแ้ ก่ กระดาษ ปากกา ดินสอ เครื่องอดั สำเนา เอกสาร
(4) อุปกรณ์ที่ใช้ในการขนย้ายข้อมูลระหว่างจุดต่าง ๆ ภายในหน่วยงานท่ีต้องประมวลผลส่วน

ใหญใ่ ชแ้ รงงานคน หรือเคร่ืองทุน่ แรงเล็ก ๆ เช่น รถเขน็

ภาพที่ 4.5 แสดงการประมวลผลข้อมูลดว้ ยมือ

หน่วยท่ี 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล

30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด 7

2. การประมวลผลข้อมูลด้านเคร่ืองจักกล (Mechanical Data Processing) เป็นการอาศัย
แรงงานคนร่วมกับเครื่องจักรกล เช่น เครื่องเจาะบัตร เครื่องจักรลงบัญชีสมุดเงินฝาก-ถอน การประมวลผล
แบบนีส้ ามารถทำไดร้ วดเร็วและถูกตอ้ งกว่าวธิ ีแรก จงึ เหมาะกบั งานที่มขี ้อมลู ปานกลาง

ภาพท่ี 4.5 แสดงการประมวลผลข้อมลู ดว้ ยเครอ่ื งจักร
3. การประมวลผลข้อมูลด้วยเคร่ืองอิเล็กทรอนิกส์ (Electronic Data Processing) เป็นการ
ประมวลผลข้อมูลโดยใช้คอมพิวเตอร์ งานท่ีใช้การประมวลผลแบบนี้เหมาะกับงานท่ีมีข้อมูลเป็นจำนวนมาก
ต้องการความแม่นยำและรวดเร็ว มีข้ันตอนสลับซับซ้อนหรือใช้การคำนวณจำนวนมาก เช่น การวิจัย
แผนงานและงานบญั ชี เปน็ ตน้

ภาพที่ 4.6 แสดงการประมวลผลข้อมูลคอมพิวเตอร์

หน่วยท่ี 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล

8 30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด

3. การเปรียบเทียบวิธีการประมวลข้อมลู

การประมวลผลในแต่ละวิธีน้ัน มีข้อดีและข้อเสียแตกต่างกันออกไป ผู้เก็บรวบรวมข้อมูลจะต้อง
ตดั สินใจเลือกวิธกี ารใดวธิ ีการหนึง่ หรอื อาจใชท้ ง้ั 2 วธิ ีรวมกัน

การเปรยี บเทยี บการประมวลผลด้วยมือ และด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์

การประมวลผลด้วยมือ การประมวลผลด้วยเครือ่ งคอมพิวเตอร์

ขอ้ ดี ข้อดี

1. ไม่ต้องใช้อุปกรณ์เคร่ืองมือ หรือเครื่องจักรให้ 1. ถกู ต้อง รวดเร็ว

ยุง่ ยาก 2. สามารถประมวลผลขอ้ มูลท่ีมีความสลับซับซอ้ น

2. ใช้เวลานอ้ ยในการจัดเตรยี มข้อมลู มาก

3. เป็นวิธีการท่ีง่าย ไม่ต้องใช้เจ้าหน้าท่ีท่ีต้องผ่าน 3. ผลการคำนวณทางคณติ ศาสตร์ถูกต้อง แมน่ ยำ

การฝึกอบรมมากอ่ น 4. โอกาสในการผิดพลาดน้อยกว่า

4. ไม่มีปญั หาในการอ่านหรือแปรรหสั

ข้อเสีย ข้อเสีย
1. ใช้กับขอ้ มลู ท่ีมีปริมาณมากไม่ได้ 1. ต้องใชบ้ ุคลากรที่มีความชำนาญ
2. มีโอกาสผดิ พลาดได้ง่าย 2. เสียคา่ ใช้จ่ายสงู

หน่วยท่ี 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล

30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด 9

4. การวเิ คราะหข์ ้อมลู ทางสถติ ิ

ข้อมูลท่ีได้จากการเก็บรวบรวมแล้วอาจจะประกอบด้วยข้อมูลเชิงปริมาณ (ตัวเลข) และข้อมูลเชิง
คุณภาพ (ข้อความ) แล้วนำข้อมูลเหล่าน้ันไปทำการวิเคราะห์ข้อมูลตัวอย่างกรณีท่ีทำการสำรวจตัวอย่าง และ
นำผลจากการวิเคราะห์ไปสรุปลักษณะของประชากรเพ่ือช่วยในการตัดสินใจ เช่น ผู้จัดการตลาดจะต้อง
ตดั สินใจว่าควรจะผลิตภัณฑ์ใหม่ออกสู่ตลาดหรือไม่ ฝ่ายวิจัยของบริษัทจะต้องเสนอข้อมูลสถิติ ซ่ึงเป็นผลสรุป
จากการวิเคราะห์เพื่อช่วยให้ผู้จัดการตลาดตัดสินใจได้ถูกต้อง โดยฝ่ายวิจัยอาจจะส่งแบบสอบถามไปยังกลุ่ม
ลูกค้าเป้าหมาย เพ่ือสอบถามความต้องการซื้อของลูกค้า แล้วนำข้อมูลท่ีได้มาวิเคราะห์และสรุปถึงความ
ต้องการซอ้ื ของลกู คา้

สถติ ิ (Statistics)

สถิติ (Statistics) หมายถึง กระบวนการเก็บรวบรวมข้อมูลที่สนใจศึกษาท่ีเป็นท้ังตัวเลขและไม่ใช่
ตัวเลข นำมาจัดให้เป็นระเบียบเพื่อนำเสนอ แล้ววิเคราะห์ค่าข้อมูล อธิบายค่าได้นำไปสู่การตัดสินใจอย่างมี
เหตผุ ลในเรอื่ งท่ีเกย่ี วขอ้ งกบั ข้อมูลนัน้ (Freund & Perles, 1999)

วชิ าสถติ ิ เป็นวิชาท่ีเกย่ี วข้องกับการเก็บข้อมลู และมหี ลักวชิ าการจนกระทัง่ ตคี วามหมาย ออกมา โดย
อาศัยระเบียบวธิ ีการทางวิทยาศาสตรส์ ามารถกำหนดให้เป็นระเบียบทางสถติ ิ (Method of Statistics) ซึ่งถือ
เป็นศาสตรแ์ ขนงหนง่ึ ประกอบดว้ ย

1. การเก็บรวบรวมข้อมูล (Collection Data) หมายถึง การเก็บข้อมูลโดยวิธีการใด ๆ ในเรื่องท่ี
ต้องการศึกษา เม่ือต้องการศึกษาเร่ืองใดเรื่องหนึ่งจะกำหนดประชากร (Population) เพ่ือเก็บข้อมูลจาก
ประชากร ซึง่ ตอ้ งเก็บขอ้ มลู จากประชากรทุกหน่วย หากประชากรมีจำนวนมาก การเก็บข้อมูลจากประชากรก็
จะเสียค่าใช้จ่ายสูง และเสียเวลาในการเก็บข้อมูล ซึ่งผู้วิจัยสามารถใช้เทคนิคการสุ่มตัวอย่าง (Sampling
Technique) เพื่อเลือกตวั แทนประชากรบางสว่ นทเี่ รียกว่ากลุม่ ตวั อย่าง (Sample) มาศึกษาแทน หลังจากนั้น
จึงเกบ็ รวบรวมดว้ ยเคร่ืองมือ และวธิ ีการเกบ็ ข้อมลู จากลุ่มตัวอย่างเทา่ นนั้

หน่วยท่ี 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล

10 30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด

2. การนำเสนอขอ้ มลู (Presentation Data) การที่จะนำขอ้ มูลไปใช้งานได้น้นั จำเปน็ ตอ้ งจดั ระเบยี บ
ขอ้ มูลให้เป็นหมวดหมู่สามารถนำไปใช้งานได้สะดวกและรวดเร็ว ทำให้ผู้สนใจข้อมลู เข้าใจง่าย วิธีการนำเสนอ
สามารถทำไดโ้ ดยการแสดงเป็นตารางแจกแจงความถขี่ ้อมูล การนำเสนอโดยกราฟรูปแบบต่าง ๆ การนำเสนอ
โดยสอ่ื ระบบมลั ตมิ เี ดีย หรือการหาคา่ ตัวแทนขอ้ มลู ทง้ั หมด เช่น คา่ เฉลย่ี ค่าฐานนิยม และค่ามธั ยฐาน เป็นต้น

3. การวิเคราะห์ข้อมูล (Analysis Data) การนำเสนอข้อมูล และการวิเคราะห์เบ้ืองต้นท่ีต้องใช้
ความรู้ทางคณิตศาสตร์ จำเป็นต้องการอธิบายลักษณะประชากรท่ีต้ังสมมติฐานไว้ หรือต้องการประมาณค่า
ประชากร ผู้วิจัยจึงนำค่าสถิติจากลุ่มตัวอย่างมาศึกษาโดยวิธีการคำนวณให้ได้ค่าข้อมูลแล้วนำไปอธิบายหรือ
อ้างอิงประชากรทั้งหมด การวิเคราะห์ข้อมูลน้ีรวมถึงสถิติประยุกต์ เช่น การวิเคราะห์ ความแปรปรวน การ
วเิ คราะหถ์ ดถอย ทฤษฎกี ารตัดสินใจ เป็นตน้

4. การแปลความหมาย (Interpretation Data) จากการวิเคราะห์ค่าข้อมูลที่ได้ ผู้วิจัยต้องอธิบาย
ความหมายให้ถูกต้องตามหลักการ และค่าสถิติท่ีได้ เพื่อนำเสนออีกคร้ังให้บุคคลอื่นได้เข้าใจค่าที่วิเคราะห์ได้
ซ่ึงอาจจะไม่ต้องสนใจขั้นตอนการวิเคราะหท์ ผ่ี ่านมา

ประเภทสถิติ
สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อการวิจัย สามรถแบ่งออกได้ 2 ลักษณะ คือ สถิติเชิงพรรณนา
(Descriptive Statistics) และการอนุมานเชิงสถิติ หรือสถิติเชิงอนุมาน (Inferential Statistics) ดัง
รายละเอยี ดตอ่ ไปน้ี
1. สถิติพรรณนา (Descriptive Statistics) หมายถึง การบรรยายลักษณะของข้อมูล (Data) ที่ผู้วิจัย
เก็บรวบรวมจากประชากรหรือกลุ่มตัวอย่าง ซึ่งจะแสดงในรูปค่าเฉล่ีย มัธยฐาน ฐานนิยม ร้อยละ ส่วนเบียง-
เบนมาตรฐาน ความแปรปรวน เปน็ ตน้
2. สถิติเชิงอนุมาน (Inferential Statistics) หมายถึง การวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมมาจากลุ่ม
ตัวอย่าง เพื่ออธิบายสรุปลักษณะของประชากร โดยมีการนำทฤษฎีความน่าจะเป็นมาประยุกต์ใช้ ได้แก่ การ
ประมาณค่าทางสถิติ การทดสอบสมมตฐิ านทางสถติ ิ การวเิ คราะห์ การถดถอยและสหสัมพันธ์ เปน็ ตน้

หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มลู

30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด 11

สถติ ิข้อมลู (Data)

ข้อมูล (Data) หมายถึง ข้อมูลหรือตัวเลขท่ีแสดงคุณสมบัติที่ผู้วิจัยต้องการศึกษา เช่น อายุ รายได้
ยอดขาย เป็นตน้

ประเภทของข้อมูล ข้อมูลที่เก็บรวบรวมได้ย่อมมีลักษณะแตกต่างกันไป โดยการจำแนกข้อมูล อาจ
จำแนกตามเกณฑ์ได้ 3 ประเภท คือ จำแนกตามแหล่งข้อมูล จำแนกตามลักษณะของข้อมูล และจำแนกตาม
มาตรการวดั เปน็ ตน้

1. จำแนกตามแหลง่ ขอ้ มลู
1.1 ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) หมายถึง ข้อมูลท่ีผู้วิจัยเก็บรวบรวมข้อมูลท่ีสนใจด้วยตนเอง โดย

อาจจะใช้วธิ ีเกบ็ แบบสอบถาม แบบสมั ภาษณ์ การทดลอง เปน็ ต้น
1.2 ข้อมูลทุตยิ ภมู ิ (Secondary Data) หมายถึง ขอ้ มลู ท่ผี ู้วิจัยไม่ไดเ้ ป็นผู้เกบ็ รวบรวมข้อมลู ที่สนใจเอง

โดยนำข้อมูลท่ผี ู้อ่ืนเกบ็ มาใช้ เช่น ข้อมูลจากตลาดหลักทรัพยแ์ ห่งประเทศไทย ข้อมูลผลิตภัณฑ์จากสมาคมการตลาด
เปน็ ตน้

2. จำแนกตามลกั ษณะของข้อมูล
2.1 ข้อมูลเชิงปริมาณ (Quantitative Data) ข้อมูลที่แสดงในรูปตัวเลขได้ เช่น น้ำหนัก อายุ

คะแนน จำนวนสินค้า งบประมาณ จำนวนพนักงานขาย เป็นต้น ข้อมูลเชิงปริมาณ สามารถแบ่งได้อีก 2
ประเภท คือ

ก. ขอ้ มูลตอ่ เนอื่ ง (Continuous Data) หมายถงึ ขอ้ มลู ท่ีมคี ่าต่าง ๆ ทกุ ค่าต่อเน่อื งกัน โดย
แสดงไดท้ ้ังเศษสว่ นหรือตัวเลขทเ่ี ป็นจำนวนเตม็ เชน่ ส่วนสูง นำ้ หนัก เปน็ ตน้

ข. ข้อมูลไม่ต่อเนื่อง (Discrete Data) หมายถึง ข้อมูลท่ีมีค่าเป็นจำนวนเต็ม หรือจำนวน
นบั เชน่ ค่าใชจ้ า่ ย จำนวนสินคา้ งบประมาณ จำนวนพนักงานในบริษทั เป็นตน้

2.2 ข้อมูลเชิงคุณภาพ (Qualitative Data) หมายถึง ข้อมูลที่ไม่สามารถแสดงในรูปตัวเลขได้
หรืออาจแสดงในรูปตัวเลขได้แต่ไม่สามารถคำนวณในเชิงปริมาณได้ เนื่องจากตัวเลขน้ันไม่สามารถอธิบายได้
เช่น เพศ สถานภาพ วฒุ กิ ารศกึ ษา เปน็ ต้น

3. จำแนกตามมาตรการวัด
3.1 นามบญั ญัติ (Nominal Scales) คือ ระดบั ขอ้ มูลที่เป็นการกำหนดช่ือหรือแบง่ แยกประเภทของส่ิง

ตา่ ง ๆ เช่น เบอร์โทรศัพท์ หอ้ งทำงานแต่ละห้อง ช่อื อาคารในบรษิ ทั เปน็ ตน้
3.2 เรียงลำดับ (Ordinal Scales) คือ ระดับของข้อมูลที่จัดลำดับความสำคัญของข้อมูลตามความ

แตกตา่ งได้ เชน่ ชอบมาก ชอบปานกลาง ชอบนอ้ ย ไม่ชอบ เป็นตน้
3.3 อนั ตรภาค (Interval Scales) คือ ระดบั ของขอ้ มลู ทบ่ี อกถึงปรมิ าณของความแตกต่างของข้อมูลได้

แต่ไม่มศี ูนย์แท้ เช่น อุณหภมู ิ คะแนนสอบวดั ความรู้ ความสูง เป็นตน้
3.4 อตั ราสว่ น (Ratio Scales) คือ ระดบั ของข้อมลู ทบี่ อกถงึ ปริมาณความแตกตา่ งของข้อมลู ท่ีมี

รายละเอยี ดมากทส่ี ุดและมศี นู ยแ์ ท้ เชน่ ระยะทาง น้ำหนัก ความเรว็ เป็นต้น

หน่วยท่ี 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มลู

12 30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด

5. การวเิ คราะห์ข้อมลู ทางสถิติ

การแปลความหมาย (Interpretation) หมายถึง การอธิบายผลของการวิเคราะห์ข้อมูล สรุปผลท่ีได้
จาการวิเคราะห์ข้อมูลให้เช่ือมโยงกับวัตถุประสงค์ของการวิจยั ข้อผิดพลาดในการแปลความหมายข้อมูลท่ีพบ
ประจำคือ แปลความหมายข้อมูลโดยการอ่านค่าจากตางรางที่เป็นผลการวิเคราะห์ข้อมูลเทา่ นน้ั โดยไม่อธิบาย
ความหมายว่าค่าที่ได้น้ันหมายถึงอะไร ซึ่งผู้วิจัยควรจะนำตารางแสดงผลการวิเคราะห์ข้อมูลและแปล
ความหมายขอ้ มูลจากตารางน้นั ไวไ้ ดต้ ารางทันที

วิธีการแปลความหมายขอ้ มูล มี 2 วิธี
1. แปลความหมายตามขอ้ มูลที่จดั เก็บ ผ้จู ัดเก็บข้อมูลแปลและสรปุ ผลตามข้อมูลท่ีจดั เก็บได้ ไม่มีการ
นำเอาเร่อื งอนื่ ๆ มาประกอบการพจิ ารณาแปลความหมายข้อมูล
2. แปลความหมายตามสถานการณ์ ผู้จัดเก็บข้อมูลจะแปลความหมายข้อมูลโดยคำนึงถึงข้อมูล
ปจั จบุ นั ที่เปน็ ข้อเทจ็ จรงิ ดูความเป็นไปได้และโอกาสของการนำข้อมูลไปปฏิบัติไดจ้ รงิ

การตีความหมายของข้อมลู

เมื่อได้จัดทำตารางข้อมูลแล้วนำไปวิเคราะห์ทางสถิติแล้ว ต่อจากน้ันก็จะนำไปตีความหมายหรือแปล
ความหมายของข้อมูล ในปัจจุบันมกี ารนำเอาคอมพิวเตอร์มาใช้ในการจัดตารางและค่าสถิติต่าง ๆ จะถูกพิมพ์
ออกมาพร้อมกัน บางคร้ังผู้วิจัยก็ประสบปัญหาในการตีความหมายข้อมูลเหล่านั้นให้ถูกต้อง ถ้าไม่มีความรู้
เพียงพอในทฤษฎกี ารทดสอบหรือไม่เข้าใจถึงวธิ ีทดสอบทางสถิตนิ นั้ ๆ จึงควรระวงั ใหม้ ากขนึ้

ก่อนท่ีจะทำการตคี วามหมายของข้อมูลวา่ มคี วามสัมพันธ์ระหว่างตวั แปรหรือไม่ เพ่ือสรปุ ความและหา
คำอธบิ ายต่อไป ควรทีจ่ ะได้มีการพิจารณาเรื่องต่าง ๆ ดงั น้ี

1. ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ตัวแปรต่าง ๆ ท่ีมีความสัมพันธ์กันเกิดข้ึนโดยบังเอิญหรือไม่ ซึ่ง
สามารถตรวจสอบได้จากการใชส้ ถิตใิ นการทดสอบดงั ท่ีกล่าวขา้ งต้น

2. ความสัมพันธ์เกิดจากการเก็บข้อมูลไม่สมบูรณ์หรือไม่ ถึงแม้จะทดสอบความสัมพันธ์ทางสถิติตาม
ข้อ 1 และพบว่ามีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยสำคัญแล้วก็ตาม ก็ควรจะต้องพิจารณาดูอีกว่าข้อมูลเห ล่านั้น
ได้มาอยา่ งไร แบบของการวิจัยเป็นอยา่ งไร ซ่ึงความสัมพันธ์ปลอมอาจเกิดได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ ซึ่งอาจ
มีสาเหตุดงั น้ี

หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล

30200-0007 การหาขอ้ มลู ทางการตลาด 13

2.1 เกดิ จากความลำเอียงของผูว้ ิจยั หรือผู้ใหข้ ้อมลู เน่ืองมาจากการออกแบบการวจิ ยั ในการเลือก
ตัวอย่างหรือกลุม่ ประชากรทศี่ ึกษาไม่เหมาะสม

2.2 ความสัมพันธ์ท่ีเกิดข้ึนเป็นความสัมพันธ์ลวงหรือไม่ ความสัมพันธ์ หมายถึงความสัมพันธ์
ระหวา่ งตัวแปรท่ีมนี ยั สำคญั ทางสถติ ิทไ่ี มม่ คี วามเกีย่ วข้องกนั แต่อาจจะสัมพันธก์ นั

หลกั ในการพิจารณาในการแปล
ความหมาย
1. ตอ้ งแปลความหมายดว้ ยความซ่ือสตั ย์และเท่ยี งตรง
2. ต้องแปลความหมายดว้ ยความละเอียดรอบคอบ
3. ต้องแยกแยะให้ออกว่าอะไรเปน็ เหตุและอะไรเป็นผล จงึ จะทำการสรุปตัดสินใจเน่ืองจากไม่ทราบ
สาเหตทุ ่แี ทจ้ รงิ ซงึ่ อาจจะเกิดความผดิ พลาดในการแปลความหมาย
4. การวิเคราะห์ข้อมูลควรยดึ หลกั วิธีง่าย ๆ ให้สอดคลอ้ งกบั วตั ถปุ ระสงคข์ องการวิจยั
5. กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยต้องเหมาะสม หากกลุ่มตัวอย่างน้อยเกินไป จะเกิดการเบี่ยงเบน
ข้อสรุปว่าเป็นตัวแทนของประชากรท้ังหมด ซ่ึงตามข้อเท็จจริงผลลัพธ์มาจากกลุ่มตัวอย่างเพียงกลุ่มเดียว จึง
ต้องระมดั ระวงั ขอ้ สรุปที่เบ่ียงเบนซึง่ อาจผิดพลาดได้ง่าย
6. ต้องให้ค่าน้ำหนักความสำคัญในเหตุการณ์ต่าง ๆ เท่าเทียมกัน เพื่อไม่ให้เกิดความเอนเอียงใน
ผลสรุป การให้น้ำหนักเหตุการณ์ไม่เท่ากัน ทำให้การตัดสินใจข้ึนอยู่กับเหตุการณ์ท่ีให้น้ำหนักไว้มาก และไม่
ควรมองขา้ มส่งิ เล็ก ๆ นอ้ ย ๆ อน่ื ๆ ท่ีอาจมคี วามสำคัญต่อการวจิ ยั
7. ต้องแยกความคดิ เห็นกบั ขอ้ เทจ็ จรงิ ออกจากกันอย่างเด็ดขาด
8. ผู้วิจัยจ้ะองฝึกฝนตนเองทั้งด้านจิตใจและทักษะความสามารถให้เป็นผู้มีเหตุผลและมองการณ์
ไกลอยเู่ สมอ
9. ไมค่ วรตีความหมายของข้อมลู เกนิ ขอบเขตทรี่ วบรวมไวห้ รอื เกนิ ขอบเขตของการวจิ ัยทกี่ ำหนดไว้
10. ระวงั ในการคำนวณค่าสถติ ทิ ผี่ ิดพลาด เพราะจะทำให้การตีความผดิ พลาดด้วย

หน่วยท่ี 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มลู

14 30200-0007 การหาขอ้ มูลทางการตลาด

สรปุ

การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลทางการตลาด มีการใช้วิธีการทางสถิติเป็นเคร่ืองมือใน
การวิเคราะห์ ได้แก่ การแจกแจงความถ่ี การวัดแนวโน้มเข้าสู่ส่วนกลาง การวัดการกระจายของ
ข้อมูล การวัดสหสัมพันธ์ และการทดสอบความสัมพันธ์ของตัวแปร การวิเคราะห์ข้อมูลจะต้อง
ดำเนินการตามข้ันตอน คือ ประเมินความถูกต้องของข้อมูล จัดชนิดของข้อมูลและพิจารณาการ
กระจายของข้อมูล เพื่อจะได้นำไปสู่การตีความผลการวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างถูกต้อง แม่นยำ และ
สอดคล้องกบั สภาพข้อเท็จจรงิ ใหไ้ ด้มากทส่ี ดุ

หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มลู

30200-0007 การหาขอ้ มูลทางการตลาด 15

กิจกรรมส่งเสรมิ การเรียนรทู้ ่ี 4.1

คำช้ีแจง

1. ใหผ้ เู้ รยี นแต่ละคนศกึ ษาทฤษฎีเร่อื งการประมวลผลและการแปรผลข้อมูล
2. ค้นควา้ ดว้ ยตนเองจากแหล่งเรยี นรู้ท่ีหลากหลาย ถงึ วธิ ีการประมวลผลและการแปรผลข้อมลู
3. ให้แบ่งกล่มุ ๆ ละ 4 คน ทำใบงานตามกิจกรรมส่งเสรมิ การเรียนรทู้ ่ี 4.1

จดุ ประสงค์

1. เพอ่ื ใหผ้ ูเ้ รยี นมคี วามรู้ ความเขา้ ใจกระบวนการประมวลผลขอ้ มูล
2. เพอ่ื ใหผ้ ูเ้ รียนสรา้ งความสนใจใฝร่ ู้ รจู้ กั การศึกษาค้นควา้ จากแหลง่ เรียนรูท้ ีห่ ลากหลาย
3. เพื่อให้ผู้เรยี นมีความรับผิดชอบ มีความสามัคคี มีการวางแผนการทำงานเป็นทีม และทำงาน

เสรจ็ ตามกำหนด

เกณฑก์ ารประเมนิ

การประเมิน คะแนน
4 3 21
1. ความพร้อม/ การเตรยี มตัว
2. ความถกู ตอ้ งของขอ้ มลู (คะแนนข้อ 1-3 = 12 คะแนน)
3. ความสามัคคีภายในกล่มุ

รวม
รวมทัง้ สิน้

การแปลคา่ ไมผ่ า่ นการประเมนิ / สอบแก้ตวั
ผา่ น / ระดับพอใช้
ต่ำกวา่ 6 คะแนน ผ่าน / ระดบั ใช้ได้
6 - 7 คะแนน ผ่าน / ระดบั ดี
8 – 9 คะแนน ผา่ น / ระดับดีมาก
10 - 11 คะแนน
12 คะแนน

หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล

16 30200-0007 การหาขอ้ มูลทางการตลาด

ใบงานตามกจิ กรรมการเรียนรทู้ ี่ 4.1

คำชแ้ี จง
ให้แต่ละกลุ่ม นำข้อมูลท่ีเก็บรวบรวมมาแล้ว มาทำการประมวลผลและแปลผลข้อมูลตาม
รายละเอียด ดงั นี้
การประมวลผลขอ้ มลู

1. แปลผลขอ้ มูลด้วยมอื
2. แปลผลข้อมลู ด้วยคอมพวิ เตอร์
การแปลผลข้อมูล
1. แปลตามข้อมูลท่หี ามาได้
2. แปลตามประสบการณ์

หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มลู

30200-0007 การหาขอ้ มูลทางการตลาด 17

แบบฝึกหดั หน่วยท่ี 4

คำชแี้ จง แบบฝกึ หัดมีจำนวน 5 ข้อ ให้ผเู้ รียนอธบิ ายแตล่ ะขอ้ อยา่ งละเอยี ด

1 การประมวลผล หมายถงึ

2 วิธกี ารประมวลผลมกี ่ีวธิ ี อะไรบา้ ง พรอ้ มอธิบายแต่ละวิธีประกอบ

3 การสบื ค้นข้อมูลทางการตลาดคอื อะไร และมีความสำคัญอย่างไร

หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มลู

18 30200-0007 การหาขอ้ มูลทางการตลาด

แบบฝึกหดั หนว่ ยท่ี 4 (ต่อ)

4 ขอ้ มูลเชงิ ปริมาณ กับ ขอ้ มูลเชิงคุณภาพ แตกตา่ งกนั อย่างไร

5 Promotion Mix ประกอบด้วยอะไรบ้าง

ชอื่ สกุล ระดบั ชน้ั เลขที่

หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล

30200-0007 การหาขอ้ มูลทางการตลาด 19

เอกสารอ้างอิง

สฎิ ฐากร ชูทรพั ย์ และ ลักษิกา เหล่าบวั ดี. 2562. การหาขอ้ มูลทางการตลาด. พมิ พ์คร้ังที่ 1. กรงุ เทพฯ :
สำนกั พิมพเ์ อมพนั ธ.์

https://thaiwinner.com/4p-marketing-mix/ สืบคน้ เมื่อ 11 พฤศจิกายน 2564.
https://www.efinancethai.com/efinReview/efinReviewMain.aspx?release=y&name=er202003191
736. สืบคน้ เมื่อ 11 พฤศจิกายน 2564.

หน่วยที่ 4 การประมวลผลและการแปรผลขอ้ มูล